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J-GLOBAL ID:202202230152038149   整理番号:22A0456294

ジャストインタイム欠陥同定と位置決め:二相フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Just-In-Time Defect Identification and Localization: A Two-Phase Framework
著者 (6件):
資料名:
巻: 48  号:ページ: 82-101  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0480D  ISSN: 0098-5589  CODEN: IESEDJ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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欠陥局所化は,欠陥症状,例えばバグレポートまたはプログラムスペクトルに基づくバグギープログラム要素(例えば,バグジファイル,方法またはコードのライン)を位置づけることを狙った。しかし,欠陥症状を受けると,欠陥が曝露され,負の影響が導入されている。したがって,一つの挑戦的な課題は,欠陥症状の出現前にバグギプログラムを位置決めできるかどうかである。著者らは,この型の欠陥局在化を”Just-In-Time(JIT)欠陥局所化”と呼ぶ。多くの先行研究は,新しい変化がバグギであるかどうかを確認するために,様々なJIT欠陥同定法が提案されているが,これらの事前方法は,疑わしい位置を位置づけていない。従って,JIT欠陥局在化は,JIT欠陥同定の次のステップである(すなわち,バグギ変化が同定された後,疑わしいソースコードラインが位置する)。この問題に取り組むために,2相フレームワーク,すなわち,JIT欠陥同定とJIT欠陥局所化を提案した。新しい変化を考えると,JIT欠陥同定は,最初にバグギ変化またはクリーン変化としてそれを同定するであろう。新しい変化がバグジとして同定されるならば,JIT欠陥位置確認は,それらの疑わしいスコアに従って新しい変化によって導入されたソースコードラインをランク付けするであろう。リストのトップにランクされたソースコードラインを欠陥位置として推定した。JIT欠陥同定フェーズでは,既存のアプローチに従って分類器を構築するために14の変化するレベル特徴を用いた。JIT欠陥位置確認フェーズでは,N-グラムモデルによるソフトウェア自然性を利用するJIT欠陥局在化アプローチを提案した。提案したフレームワークを評価するために,合計177,250の変化を有する14のオープンソースプロジェクトに関する経験的研究を行った。結果は,ソフトウェア自然性が著者らのJIT欠陥位置確認に有効であることを示した。著者らのモデルは妥当な性能を達成し,2つのベースライン(即ち,ランダム推定と静的バグファインダ(即ち,PMD))を,4つのランキング測度に関して実質的なマージンによって凌駕する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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計算機システム開発 
タイトルに関連する用語 (4件):
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